光电工程, 2005, 32 (9): 16, 网络出版: 2007-11-14
改进的EKF算法在目标跟踪中的运用
Application of the improved EKF algorithm in target tracking
摘要
过程噪声和测量噪声影响Kalman滤波的性能,通常很难得到它们准确的值.提出观测噪声和过程噪声实时估计的自适应算法.该算法可以用在非线性和机动目标跟踪问题中,不必预先知道准确的噪声方差.重新估测观测噪声方差矩阵,可以较好地消除由观测噪声带来的误差;建立一个简单的线性Kalman滤波器对过程噪声进行实时估计,这对于机动目标来说是必要的,因为原有的过程噪声将受到加速度影响,不能包含全部的信息.实验表明,该算法保证EKF稳定性,提高了跟踪性能.模拟实验300次后,X,Y方向位置均方误差分别为7.8099,9.6838.
Abstract
唐涛, 黄永梅. 改进的EKF算法在目标跟踪中的运用[J]. 光电工程, 2005, 32(9): 16. 唐涛, 黄永梅. Application of the improved EKF algorithm in target tracking[J]. Opto-Electronic Engineering, 2005, 32(9): 16.
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